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VISÃO COMPUTACIONAL APLICADA NA CONTAGEM DE FLUXO DE PESSOAS

Diante da necessidade dos negócios em atingir o público alvo para otimizar os processos, uma das técnicas
que surgiram ao longo dos anos foi a contagem do fluxo de pessoas. Permitindo um melhor controle sobre
as pessoas no ambiente, facilitando o planejamento estratégico e aumentando a eficácia sobre o objetivo da
empresa, seja ele qual for. Pensando nessa situação, foi desenvolvido o People Flux, um software que estima
a quantidade de pessoas que entram no departamento, faixa etária e gênero, visando facilitar o planejamento
da empresa, possibilitando a otimização dos lucros.

PROJETO mudar de sinal e, assim, a contagem será gerada ao
passar pela coordenada.
4- A identificação de gênero e faixa etária. Assim
O principal objetivo do projeto é de oferecer um controle como no item 1, porém com diferentes deep neural
melhor sobre quem entra em um estabelecimento. Utili- networks treinados para diferentes identificações
zando uma câmera e um computador, o software utiliza
de métodos de processamento de imagens divididos
em etapas. A primeira etapa consiste na detecção de RESULTADOS
uma pessoa através da detecção do rosto. A segunda
etapa consiste em processar o rosto a fim de descobrir Os parâmetros analisados de detecção múltiplas, pre-
o gênero e a faixa etária. A terceira e ultima etapa con- dição de gênero e idade foram resolvidos com boa pre-
siste em seguir o rosto afim de permitir a contagem da cisão. A necessidade de ter dados o suficiente para a
entrada no estabelecimento. Além disso, existe a opção otimização de processos em atendimentos/processos
de salvar o vídeo ou apenas computar os parâmetros, feitos em vários tipos de negócios já existentes pode
sem o vídeo ser salvo. ser resolvido pelo People Flux, já que, principalmente
Esses três processos são repetidos até que o usuário em lojas, o atendimento é otimizado quando se sabe
cancele a operação. quem é o publico alvo.

FUNCIONAMENTO CURIOSIDADES

O funcionamento do projeto consiste em 4 etapas, A tecnologia base do projeto se chama visão compu-
sendo elas: tacional, responsável por fazer com que softwares e
hardwares interpretem imagens e vídeos como nós
1- Detectar faces. Baseado na Single Shot Detector humanos. Utilizando esta tecnologia, uma imensidão
Framework, consiste em um modelo já treinado da de possibilidades se abrem como por exemplo, a loja
deep neural network o qual detecta múltiplas faces da Amazon que opera sem atendentes e caixas uti-
por meio do processamento de cada imagem. lizando também da mesma tecnologia. Lojas físicas
2- Identificação. Cada face detectada é atrelada a maiores utilizam das câmeras para saber em quais
um ID responsável juntamente com a ação do al- setores a loja está sendo frequentada, gênero e ida-
goritmo que possibilita o rastreamento de cada ele- de do público e a porcentagem de vendas feitas com
mento diferente. sucesso, tudo isso para um maior planejamento e
3- Contagem de entradas. Em cada ID é feito a mé- conseguir obter o maior lucro possível.
dia de variação no eixo das ordenadas para a verifi-
cação da direção; caso a média for negativa, o objeto
se deslocará para baixo, caso contrário, se deslocará
para cima. Conjuntamente à isso, uma coordenada
já determinada é feita se a variação do objeto não

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